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Communication
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Benoît Corsini : Université McGill
Lorsque l'on analyse la structure de morceaux populaires, le format le plus commun est le classique couplet-refrain-couplet-refrain-pont-refrain. Cette structure, bien qu'elle décrive de nombreux morceaux, a une interprétation assez limitée, notamment car elle ne décrit que l'organisation macroscopique du morceau. Une approche plus fine et analytique pour appréhender la structure d'un morceau consiste à utiliser des "matrices de similarités". Ces matrices décrivent les liens entre les différentes parties d'un morceau, ces parties pouvant être les sections décritent précédemment, mais également des intervalles de temps ou encore les mesures musicales.
Les matrices de similarités sont habituellement utilisées pour analyser des morceaux individuellements et détecter certaines informations, comme le tempo, les sections, ou encore les différents instruments. Dans cette présentation, une nouvelle approche est présentée utilisant les matrices non pas comme outil d'étude de morceaux individuels, mais comme moyen de comparaison. Ceci amène à la définition d'une mesure de distance entre morceaux qui reflète leur proximité en terme de structure. Grâce à cette distance, de nouveaux outils d'analyse statistique apparaissent, permettant de comparer les liens entre structures, artistes, genres, et années. Les résultats de cette analyse permettent notamment d'identifier des artistes utilisant communément les mêmes structures, ou des structures communes à des années ou genres musicaux.
Thème du congrès 2022 (89e édition) :
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